########## EXERCCIOS 8 - ANA CAROLINA PAVAN ###############

##Galileu estava Certo? ###
# equao de um polinmio de 3o. grau: y=a+bx+cx^2+dx^3
init.h = c(600, 700, 800, 950, 1100, 1300, 1500)
h.d = c(253, 337, 395, 451, 495, 534, 573)
plot(h.d~init.h)
linear <- lm(h.d~init.h)
polinomio <- lm(h.d~init.h+I(init.h^2)+I(init.h^3))
anova(linear,polinomio)
abline(linear)
cf.polinomio <- coef(polinomio)
curve(cf.polinomio[1]+cf.polinomio[2]*x+cf.polinomio[3]*x^2+cf.polinomio[4]*x^3, add=T, lty=2)
summary(polinomio)
# Um polinmio de terceiro grau se aplica bem aos dados!

## Massa de Recm-Nascidos ##
bebes<-read.table("babies.txt", header=TRUE, na.strings=999)
bebes
dados<- bebes[bebes$bwt!=999 & bebees$gestation!=999 & bebes$parity!=9 & bebes$height!=99 & bebes$weight!=999 & bebes$age!=99 & bebes$smoke!=9,]
dados
meus.dados<-na.omit(dados)
head(meus.dados)
plot(meus.dados)
m1<-lm(bwt~gestation, data=meus.dados)
m2<-lm(bwt~parity,data=meus.dados)
m3<-lm(bwt~age,data=meus.dados)
m4<-lm(bwt~height,data=meus.dados)
m5<-lm(bwt~weight,data=meus.dados)
m6<-lm(bwt~smoke,data=meus.dados)
anova(m1,m2,m3,m4,m5,m6) # no funcionou!
summary(m1)
summary(m2) # no significativo
summary(m3) # no significativo
summary(m4)
summary(m5)
summary(m6)
# Como as variveis parity e age no tiveram valores de p significativos para explicar o peso dos bebes, as removi do meu modelo:
m7<-lm(bwt~gestation+height+weight+smoke, data=meus.dados)
summary(m7)
# Usando a funo stepAIC do pacote MASS:
library(MASS) 
Scope=list(upper=~gestation+parity+age+height+weight+smoke,lower=~1) 
massa.step <- stepAIC(m7,Scope,direction="both") 
massa.step$anova 
# Conforme os valores de AIC da funo stepwise, devo acrescentar a varivel "parity" ao modelo que propus para melhor explicar a massa dos bebes, que foi:gestation+height+weight+smoke 
# Ou seja, exceto pela varivel idade (age), todas as outras contribuem para o peso dos bebes!

#### FIM!! ####


